一篇新发表在arXiv上的研究调查了谓词表示粒度在网络安全自动化攻击链生成中的影响。研究人员将AURORA等系统使用的九类分类法与源自Atomic Red Team (ART) 执行证据的、简化的五类方案进行了比较。使用Fast Downward规划引擎，研究发现虽然大多数生成的攻击链在两种方案下都是有效的，但更精细的粒度主要增强了计划理由的内部结构解析度，而不是其整体可行性。 AI
影响 研究结果表明，虽然详细的谓词表示可以改进计划理由，但可能不会显著提高生成的网络攻击链的实际成功率。
排序理由 发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了实证研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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